「AIが書いたページ、スマホで見るとボタンがはみ出す……」。プログラムはできても、使える形まで直すのが一苦労。そんな場面で気になる新AIが、中国・美団（Meituan）の「LongCat-2.5」です。
今回の柱は、画像を読み取る力と、コードを書いて長い手順を進める力。文章を一度返して終わるより、途中の失敗を見直しながら仕事を進める方向を重視しています。個人が試す入口もありますが、使えることとモデルデータをダウンロードできることは分けて見たい発表です。
画像を見て、コードへつなげる。何がうれしい？
美団の技術チームは2026年11月2日、LongCat-2.5を紹介しました。公式の変更履歴も同日に正式版の提供開始を案内しています。9月25日にはPreview版が出ており、今回が初めて名前の出たモデルというわけではありません。
公式によると、画像と文章を組み合わせて扱い、複雑なプログラムの開発や、複数の手順がある作業を強化。Web画面、3D展示、分析レポートなどのデモも公開しています。画像の内容を読み、それをコードづくりへつなげる使い方が狙いの一つです。
たとえば、自作の記録アプリでボタンが枠からはみ出したとします。どこが変なのかを長文で説明する代わりに、画面の画像とコードを渡し、修正を相談する。見た目の問題を言葉へ置き換える手間が減るなら、これは助かります。
ただし、画像を読めるだけで、PCを勝手に操作できるわけではありません。開発ツール側の連携も必要です。できたページを開き、見た目とボタンの動作を確認する工程まで省ける、という発表でもありません。
総パラメータは約1.6兆で、1回の処理に使う部分は約480億とされています。パラメータはAI内部の計算に使う数値のこと。大きなチームから必要な担当を呼ぶような構成ですが、約480億のモデルと同じメモリで動くという意味ではありません。
個人が試す入口はWebとAPI。モデルデータは公開待ち
まず入口になるのは、公式が案内するWebチャットです。開発ツールへつなぐ人にはAPI、つまりソフトからAIを呼ぶ窓口もあります。提供元側で計算する使い方なので、自分のPCにこの巨大なモデルを丸ごと載せる必要はありません。
一方、確認した公式ブログのGitHub・Hugging Face欄は「Coming soon（公開予定）」でした。手元へモデルデータを保存して動かせる状態とは区別が必要です。公開後の利用条件や必要なGPUを、いま決まったものとして買い物の判断に使うのは待ちたいところです。
APIの公式料金表には、期間限定の割引価格として、100万トークン当たり次の価格が載っています。トークンは、AIが文章などを処理するときの区切りの単位で、日本語の文字数と同じではありません。
| 項目 | 100万トークン当たり |
|---|---|
| 入力（過去の処理を再利用しない場合） | 0.30米ドル |
| 入力（キャッシュが使われる場合） | 0.006米ドル |
| 出力 | 1.20米ドル |
たとえば、再利用なしの入力を10万トークン、出力を1万トークン使うなら、単純計算は0.042米ドルです。これは計算例で、一つのアプリがこの金額で完成する意味ではありません。何度も修正をやり直せば、その分の利用も積み重なります。
料金確認日：2026年11月5日。公式表の米ドル建て・期間限定価格に基づく計算例。Webチャットの無料枠や他サービスの請求へ、そのまま当てはめる数字ではありません。最新の公式料金表と利用先の条件を確認してください。
VercelのAI Gateway経由でも提供され、100万トークンのコンテキストに対応すると案内されています。これは入力や回答などを一度に扱う範囲。長い資料を渡せるのは魅力ですが、全部の情報を間違いなく覚えて使える保証ではありません。
予想・感想：一問の賢さより、最後まで使えるかを見たい
美団は、実際のAIの失敗過程を、再現して確かめられる学習課題へ変える仕組みも説明しています。途中で同じ操作を繰り返すなど、長い仕事で困りやすい挙動にも取り組んだといいます。
失敗から学ぶ方向には賛成です。ただ、学習で工夫したことと、利用者の作業が必ず完了することは別。公式の成績表も、提供元の評価や他社の公表値を含むため、すべて同じ条件の直接対決だとは扱えません。
点数だけでなく、
実作業で確認。
予想：趣味の小さなツールづくりで、選択肢が増えそう
たとえば、蔵書を記録するページや、家計メモの小さなアプリを直す場面です。画像を見せながら修正を相談しやすくなれば、困り事を説明する負担は減りそう。最初は小さな機能を一つ、完成まで試すのが向いているでしょう。
感想：大きなモデルより、手戻りの少ないモデルがうれしい
新しいモデルが増えるのは歓迎です。しかし、料金が安くても、同じ修正を繰り返して終わらなければ使いにくい。完成条件を満たしたか、待ち時間はどうかまで示してくれる方が、個人にはずっとありがたい比較になります。
ポイント
良い点
- 画像理解とコードづくりを組み合わせる。画面の不具合や見本を、画像で伝える使い方が考えられます。
- 長い手順を進める力を重視。途中の失敗や繰り返しへの対策まで学習対象にしている点は、実用へ向けた前進です。
- WebとAPIの入口がある。巨大モデルを自分のPCに置く使い方だけでなく、提供元のサービスから試す道があります。
悪い点
- モデルデータは公開予定の段階。今すぐ手元へダウンロードして使えるという話とは分ける必要があります。
- 長い作業の完了は保証されない。連携するツール、入力する画像、確認方法によって使い勝手は変わります。
- 単価だけでは総費用が分からない。API料金は期間限定で、やり直しの多さや長い入力も利用量へ影響します。
まとめ
LongCat-2.5は、画像を読みながらコードを書き、長い手順を進める能力を重視した美団の新AIです。個人はWebやAPIの利用を候補にできますが、モデルデータの配布は公開待ち。大きな数字や成績表だけで選ばず、自分の小さな用事を最後まで進められるかで試したいモデルです。
ネット上の声
2026年11月5日確認。公式Xの返信欄と日本語の関連投稿から、個別の反応を要約しました。期待・質問・批評を含み、全員の使用体験や製品仕様を示すものではありません。個別のテスト条件を確認できない評価は、その人の意見として紹介しています。
- 品質や速度は厳しいが、長い作業は一定の評価。出力品質、速度、考えすぎる挙動や開発ツールとの相性を強く批判。一方、長い手順の作業はそこそこ進むと評価しています。試験条件や測定結果が公開された比較ではありません。 （X：Akira氏）
- 比較するなら、もっと新しいモデルを。公式の成績表が比較したモデルを古いと感じ、最新モデルとの比較を求める声です。掲載値が誤りと検証した投稿ではありません。 （X：Noah Sabaj氏）
- 実際に表示した画面のデバッグに役立つ？画像理解を使い、Web画面の見た目の問題を直せるのかと質問。できたという使用報告とは区別します。 （X：Van0SS氏）
- モデルデータも公開してほしい。開発の進展を歓迎しつつ、重みと呼ばれるモデルデータの公開を希望。配布済みという発言ではありません。 （X：lotus氏）
- たくさん使う人向けの料金プランが気になる。発表直後、トークンのパッケージプランを用意する予定があるかと質問しています。現時点の公式案内には、購入から30日有効のToken Packがあります。 （X：TolkienWindow氏）
- 一枚の写真から、ゲームで使える3Dにできるか。大きなモデルの数字より、Roblox Studioへ入れられる3Dモデルになるかを確かめたいという声。LongCat-2.5で成功したという結果は示していません。 （X：waspes.com氏）
- 画像を使うコードづくりに期待。Visual Codingという方向を有望だと受け止めています。性能を実測した投稿ではなく、発表への期待です。 （X：Sharon Riley氏）
- どの計算機で学習したのかも知りたい。リリースを祝いつつ、Huaweiの計算機だけで学習したのかと質問。公式が説明する中国製AIアクセラレータの利用を、特定メーカーだけの利用と断定する声ではありません。 （X：Saleh Abdulaziz氏）
- 公開後に試してみたい。日本語で発表を紹介し、GitHubでの公開予定に触れながら、自分でも試したいと期待しています。利用済みの感想ではありません。 （X：Lily氏）
- 失敗を次の学習へつなげる考え方に注目。コードが出るだけでなく、失敗後の修正と確認を重視。AIの失敗過程を再現できる課題へ変える仕組みを、特に重要だと評価しています。 （X：美濃加茂まむ氏）
あると便利だけど、普段使っているAIに組み込めないとなかなか使う機会がないにゃ
提供開始：2026年11月2日（公式変更履歴・美団技術チームの発表）。英語ブログの表示日は11月1日で、公式Xの告知は日本時間11月2日23時35分。情報確認日：2026年11月5日。
原典：美団技術チームの発表 ／ LongCat公式の詳細・デモ ／ 公式変更履歴 ／ 公式API料金 ／ Token Packの案内 ／ Vercelの提供案内 ／ 公式Xの告知と返信。
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